基于北方苍鹰算法优化的多变量回归预测Matlab程序:NGO-DHKELM算法详解

上传者: wcdfSDHfBEpw | 上传时间: 2025-07-02 15:10:25 | 文件大小: 727KB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文介绍了一种新型的多变量回归预测算法——NGO-DHKELM,该算法结合了北方苍鹰优化算法和深度混合核极限学习机。文章详细解释了算法的工作原理,包括混合核函数的构建、自动编码器的应用以及北方苍鹰优化算法的具体实现。此外,文中提供了完整的Matlab代码及其运行步骤,强调了代码的易用性和灵活性。通过实例展示了该算法在不同数据集上的表现,并给出了调优建议。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员、工程师及学生。 使用场景及目标:适用于需要进行多变量回归预测的任务,如金融数据分析、电力负荷预测等。目标是提高预测精度并减少模型复杂度。 其他说明:尽管该算法在特定数据集上表现出色,但在应用时仍需根据实际情况调整参数设置。代码已充分注释,便于理解和修改。

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